0.0.1 주의

안녕하세요. 저는 시드니 대학교에서 컴퓨터 공학을 공부하고 있는 1학년 김용현이라고 합니다. 본 리포트는 전문성은 없지만 저와 같이 주식에 입문하지 얼마 안 된 주린이라면 궁금할 만한 의문들을 학교에서 배운 기본적인 통계 지식과 R을 이용해 분석한 내용을 담고 있습니다. 이 리포트의 내용은 하나부터 열까지 저의 주관적인 논리가 바탕이 되므로 흥미 위주로만 읽어주시면 감사하겠습니다 :)

0.0.2 자료 출처 및 내용

출처: yahoo finance
소개: 1999년 3월 15일 부터 2022 5월 27일까지의 QQQ 데이터
내용: 일별로 QQQ의 시작가, 고점, 저점, 종가, 그리고 거래량이 기재되어 있음 

library(plotly)
library(tidyverse)
qqq = read.csv("qqq_history.csv")
str(qqq)
## 'data.frame':    5842 obs. of  7 variables:
##  $ Date     : chr  "1999-03-15" "1999-03-16" "1999-03-17" "1999-03-18" ...
##  $ Open     : num  50.4 51.7 51.9 51.5 53.2 ...
##  $ High     : num  51.6 52.2 52 52.6 53.2 ...
##  $ Low      : num  49.9 51.2 51.4 51.5 51.2 ...
##  $ Close    : num  51.5 51.9 51.6 52.6 51.2 ...
##  $ Adj.Close: num  44.6 44.9 44.6 45.5 44.3 ...
##  $ Volume   : int  6369000 4905800 3965000 4848400 7160400 5024800 10962400 8447000 8133800 8256200 ...
# Number Dates
data_size = dim(qqq)[1]
qqq <- qqq %>% mutate(DateNum = 1:data_size)

# Add Year
date_split = str_split(qqq$Date, "-")
year_ls = c()
for (date in date_split){
  year = as.integer(str_split(date, "-")[1])
  year_ls = c(year_ls, year)
}
qqq <- qqq %>% mutate(Year = year_ls)

0.0.3 QQQ의 가격 변화 (년도별 평균 종가)

PriceByYear = qqq %>% group_by(Year) %>% summarise(price = mean(Close))
# PriceByYear
VolumeByYear = qqq %>% group_by(Year) %>% summarise(volume = mean(Volume))
# VolumeByYear
plot_ly(PriceByYear,
        x = ~Year,
        y = ~price,
        size = ~VolumeByYear$volume * price *2,
        type = "scatter",
        hoverinfo = "text",
        hovertext = paste0("년도: ", PriceByYear$Year,
                           "<br>평균 가격: ", PriceByYear$price,
                           "<br>평귱 거래량($): ", round(VolumeByYear$volume * PriceByYear$price / 1000000), "M")
        )